我需要对csv文件进行数据清洗，将空值使用均值填充，将小于0的值修改为0.1，告诉我代码

好的，以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 将空值使用均值填充
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 将小于0的值修改为0.1
df[df < 0] = 0.1

# 保存修改后的csv文件
df.to_csv('cleaned_file.csv', index=False)

需要将 `your_file.csv` 替换为你的csv文件路径，执行后会生成一个新的csv文件 `cleaned_file.csv`，其中空值已经使用均值填充，小于0的值已经修改为0.1。

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已有一个csv文件，用除空值以外的均值填充某几列的缺失值

好的，您可以使用以下代码来实现从 CSV 文件中读取数据，针对某几列使用除空值以外的均值填充缺失值，并将结果保存到一个新的 CSV 文件中：

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 指定需要填充缺失值的列
columns_to_fill = ['B', 'C']

# 对指定列使用均值填充空值
for column in columns_to_fill:
    # 计算除空值以外的均值
    mean_without_na = df[column].dropna().mean()
    # 使用除空值以外的均值填充空值
    df[column].fillna(mean_without_na, inplace=True)

# 将结果保存到新的 CSV 文件中
df.to_csv('your_new_file.csv', index=False)

这段代码中，我们首先使用 `pd.read_csv()` 函数从 CSV 文件中读取数据。然后，我们指定了需要填充缺失值的列，即 `B` 和 `C` 列。接着，我们使用 `dropna()` 函数去除空值，并使用 `mean()` 函数计算除空值以外的均值。然后，我们使用该均值对空值进行填充。最后，我们使用 `df.to_csv()` 函数将结果保存到一个新的 CSV 文件中，其中 `index=False` 参数表示不保存行索引。

希望这个回答能够解决您的问题！

如何对csv中行的空值用均值填充

可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法来对 csv 中的空值进行填充，不过需要指定填充的轴为行，具体步骤如下：

1. 读取 csv 文件并转换成 pandas 数据框：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

2. 计算数据框中每行的均值：

means = df.mean(axis=1)

3. 使用均值填充空值：

df.fillna(means, axis=0, inplace=True)

其中，`axis=0` 表示填充的轴为行，`inplace=True` 表示在原数据框上进行修改，避免创建新的数据框。